基于SpringBoot AOP面向切面编程实现Redis分布式锁 基于SpringBoot AOP面向切面编程实现Redis分布式锁 基于SpringBoot AOP面向切面编程实现Redis分布式锁 锁定的目标是确保相互排斥其访问的资源.实际上,此资源通常是字符串.使用redis实现锁主要是将资源放入redis中并利用其原子性.当其他线程访问时,如果Redis中已经存在此资源,则不允许进行某些后续操作. Spring Boot通过RedisTemplate使用Redis,在实际使用过程中,分

利用redis实现分布式锁知识点总结及相关改进 先上原文,本文只为总结及对相关内容的质疑并提出若干意见,原文内容更详细https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/8003838.html @frameStart@ @frameTitle@ 老版问题:lock时如果只用jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)方法存在若干问题:1.不支持重入锁,2.且超时时间的设置也是一个

分布式锁一般有三种实现方式: 1. 数据库乐观锁: 2. 基于ZooKeeper的分布式锁: 3. 基于Redis的分布式锁: 这里大概说一下三种方式的优缺点,数据库乐观锁优点是实现简单,只需要for update关键词就可以实现,缺点是无法满足高并发量以及数据库读写频繁的系统 ZooKeeper分布式锁无论是从性能以及实现的功能来说都是非常优秀,只是在开发起来需要一定的基础,对新手可能不是很友好 而本文主要讲第三种利用redis实现分布式锁,优点是开发相对简单,能满足一定并发量的系统,缺点是存

在非分布式系统中要实现锁的机制很简单,利用java.util.concurrent.locks包下的Lock和关键字synchronized都可以实现.但是在分布式系统中,如何实现各个单独的微服务需要共享某个资源的时候进行有效的锁的保护机制呢?这边使用Redisson来实现. 一.Redisson简介 Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid).它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务.Rediss

对于Zookeeper的定义以及原理,网上已经有很多的优秀文章对其进行了详细的介绍,所以本文不再进行这方面的阐述. 本文主要介绍一些基本的准备工作以及zookeeper.net的使用. 本文源代码github地址:https://github.com/Mike-Zrw/ZookeeperHelper zookeeper下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ ZooInspector下载地址:https://issues.apache.org

场景 不管是传统行业还是互联网行业,我们都需要保证大部分操作是幂等性的,简单点说,就是无论用户点击多少次,操作多少遍,产生的结果都是一样的,是唯一的.而今次公司的项目里,又被我遇到了这么一个幂等性的问题,就是用户的余额充值.创建订单和订单支付,不管用户点击多少次,只会有一条充值记录,一条新订单记录,一条订单支付记录. 技术方案 现在使用比较广泛的方案都是基于Redis. 方案:Redis+token 处理流程:数据提交前,前端要向服务端的申请token,token(带有过期时间)放到redis:

技术背景 首先我们需要先来了解下什么是分布式锁,以及为什么需要分布式锁. 对于这个问题,我们可以简单将锁分为两种--内存级锁以及分布式锁,内存级锁即我们在 Java 中的 synchronized 关键字(或许加上进程级锁修饰更恰当些),而分布式锁则是应用在分布式系统中的一种锁机制.分布式锁的应用场景举例以下几种: 互联网秒杀 抢优惠卷 接口幂等校验 我们接下来以一段简单的秒杀系统中的判断库存及减库存来描述下为什么需要到分布式锁: public String deductStock() thro

特别提示:本人博客部分有参考网络其他博客,但均是本人亲手编写过并验证通过.如发现博客有错误,请及时提出以免误导其他人,谢谢!欢迎转载,但记得标明文章出处:http://www.cnblogs.com/mao2080/ 1.分布式锁是什么? 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式. 2.为什么需要分布式锁? 在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情

Redis介绍 参考地址:https://blog.csdn.net/turbo_zone/article/details/83422215 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此

1.pom文件添加redis支持 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2.application.properties或者(application.yml)添加redis配置 spring.redis.database=

一  需求场景: (1) 需要限制用户创建提现订单的频率:目的一是防止前端bug引起的用户重复提交:二是防止并发攻击绕过提现策略(第一次提现和第二次提现门槛可能不同). (2) 需要限制秒杀下同一用户抢中多个商品 二 实现方法,利用memcached 的 add() 方法,php伪代码如下 funciton check_lock($key) { $catch_obj = new CacheUtil(); if ($catch_obj->get($key)) { throw new Excepti

再上次篇章中汇集了相关的分布式锁的概念进行控制,接下来我们采用的是注解声明式开发服务方案,进行声明式开发代替编程式开发方案.  1.利用aop实现分布式锁2.只用在方法上加个注解,同时加上了重试机制 1.前提我们可以个性化定制一些注解例如:RedisLock注解操作 @RedisLock(lockPrefix = AbstractRedisContants.DIST_LOCK_FUND, lockParameter = "fundId") public void handle(Fund

本系列都是翻译REDIS作者的博文  另外加上我自己的一点点理解  希望有问题大家一起讨论 http://antirez.com/news/77 原文地址 在利用REDIS做分布式锁时基本持有2种观点: 1种认为这是非常 快速的 很伟大的案例 认为redis解决了一个非常难解决的问题,但是另一方面却不是这样的观点,认为利用REDIS做分布式锁是非常恼火的,完全是在错误的使用REDIS 作者认为2者都正确 也就是作者认为2者都说的过去  那我们来看看作者是怎么阐述的: Safety and Liv

源码 Redisson概述 Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid).它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务.其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publi

1.分布式锁的由来: 在程序开发过程中不得不考虑的就是并发问题.在java中对于同一个jvm而言,jdk已经提供了lock和同步等.但是在分布式情况下,往往存在多个进程对一些资源产生竞争关系,而这些进程往往在不同的机器上,这个时候jdk中提供的已经不能满足.分布式锁顾名思义就是可以满足分布式情况下的并发锁. 下面我们讲解怎么利用zk实现分布式锁. 2.实现思路: 2.1 zk简单介绍: ZooKeeper是Apache软件基金会的一个软件项目,他为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务.同步服务

原文:http://liaoke0123.iteye.com/blog/2375469 利用redis实现分布式锁,网上搜索的大部分是使用java jedis实现的. redis官方推荐的分布式锁实现为redisson http://ifeve.com/redis-lock/ 以下为spring boot实现分布式锁的步骤 项目pom中需要添加官方依赖 我是1.8JDK固为 <!-- redisson --> <dependency> <groupId>org.redi

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利

转载:http://blog.5ibc.net/p/28883.html 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢

业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢,根据基本的线程知识,可以不加思索的想到下面的一些方法: 1.秒杀在技术层面的抽象应该就是一个方法,在这个方法里可能的操作是将商品库存-1,将商品加入用户的购物车等等,在不考虑缓存的情况下应该是

转载:http://blog.csdn.net/u010359884/article/details/50310387 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才